Introdução à aplicação da aprendizagem profunda
O aprendizado profundo é um subconjunto de aprendizado de máquina, um passo para a inteligência artificial. Os métodos de aprendizado profundo funcionam como a mente humana, é como uma rede neural artificial. As aplicações do aprendizado profundo também são para replicar as coisas das quais uma mente humana é capaz. Como a mente humana toma uma decisão por visão, padrões de som ou texto, da mesma forma que o aprendizado profundo também ajuda a tomar uma decisão. Por exemplo, olhando para uma imagem e dizendo se é um cachorro ou gato ou determinando diferentes objetos na imagem, reconhecendo o som de um instrumento / artista e dizendo sobre isso, a mineração de texto e o processamento de linguagem natural são algumas das aplicações do deep Aprendendo.
Aplicação de Deep Learning
As aplicações de aprendizagem profunda são vastas, mas tentaríamos cobrir a aplicação mais usada das técnicas de aprendizagem profunda. Aqui estão algumas das aplicações de aprendizado profundo, que agora estão mudando o mundo à nossa volta muito rapidamente.
1. Detecção de toxicidade para diferentes estruturas químicas
Aqui, o método de aprendizado profundo é muito eficiente, onde especialistas costumavam levar décadas para determinar a toxicidade de uma estrutura específica, mas com o modelo de aprendizado profundo, é possível determinar a toxicidade em muito menos tempo (depende da complexidade, pode demorar horas ou mais). dias). Modelos de aprendizado profundo são capazes de representar conceitos abstratos da entrada na hierarquia distribuída multinível. Permite o aprendizado multitarefa para todos os efeitos tóxicos apenas em uma rede neural compacta, o que o torna altamente informativo. Este modelo normaliza todas as estruturas químicas dos compostos e ensina-os a prever a toxicidade de possíveis novos compostos a partir de estruturas normalizadas. Quão profundo o aprendizado é muito melhor do que outras técnicas de aprendizado de máquina? Confira este artigo (DeepTox: Previsão de toxicidade usando o Deep Learning de Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † e Sepp Hochreiter 1 * )
2. Detecção de mitose / Radiologia
Determinar o modelo de aprendizado profundo de detecção de câncer tem 6.000 fatores que podem ajudar a prever a sobrevivência de um paciente. Para o diagnóstico do câncer de mama, o modelo de aprendizado profundo tem se mostrado eficiente e eficaz. O modelo de aprendizado profundo da CNN agora é capaz de detectar e classificar pacientes com mitose internados. As redes neurais profundas ajudam na investigação do ciclo de vida das células (Fonte: detecção de mitose celular usando redes neurais profundas Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Alucinação ou geração de sequência
Criando novas imagens observando diferentes videogames, aprendendo como eles funcionam e replicando-os usando técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais recorrentes. Alucinações de aprendizado profundo podem gerar imagens de alta resolução usando imagens de baixa resolução. Esse modelo é usado ainda mais para restaurar os dados históricos de imagens com qualidade de baixa resolução, convertendo-os em imagens de alta resolução.
4. Classificação de imagem / visão de máquina
vemos o Facebook fornecendo uma sugestão para etiquetar automaticamente pessoas diferentes em uma foto, sendo um exemplo perfeito de visão de máquina. Ele usa redes profundas e tira fotos em ângulos diferentes e depois rotula o nome dessa imagem. Agora, esses modelos de aprendizado profundo são tão avançados que podemos reconhecer diferentes objetos em uma imagem e prever o que poderia ser a ocasião nessa imagem. Por exemplo, uma foto tirada no restaurante possui características diferentes, como mesas, cadeiras, diferentes itens alimentares, faca, garfo, copo, cerveja (marca da cerveja), o humor das pessoas na foto, etc. olhar as imagens postadas por uma pessoa pode detectar os gostos dessa pessoa e recomendar coisas semelhantes para comprar ou lugares para visitar etc.
5. Reconhecimento de Fala
A fala é o método mais comum de comunicação na sociedade humana. À medida que um discurso de reconhecimento humano o entende e responde de acordo, da mesma forma que o modelo de aprendizado profundo está aprimorando as capacidades dos computadores, para que eles possam entender como os humanos reagem a diferentes discursos. Na vida cotidiana, temos exemplos ao vivo como Siri da Apple, Alexa da Amazon, google home mini etc. No discurso, há muitos fatores que precisam ser considerados como qualidade de idioma / sotaque / idade / sexo / som, etc. O objetivo é reconhecer e responder a um alto-falante desconhecido pela entrada de seus sinais sonoros.
6. Extração e reconhecimento de texto
A extração de texto em si tem muitas aplicações no mundo real. Por exemplo, tradução automática de um idioma para outro, análise sentimental de diferentes revisões. Isso é amplamente conhecido como processamento de linguagem natural. Ao escrever um e-mail, vemos a sugestão automática para concluir a frase também é a aplicação do aprendizado profundo.
7. Previsão de Mercado
Modelos de aprendizado profundo podem prever a compra e venda de chamadas para os comerciantes, dependendo do conjunto de dados de como o modelo foi treinado, é útil tanto para jogos de negociação de curto prazo quanto para investimentos de longo prazo com base nos recursos disponíveis.
8. Publicidade Digital
Os modelos de aprendizado profundo categorizam os usuários com base no histórico anterior de compras e navegação e recomendam anúncios relevantes e personalizados em tempo real. Podemos experimentar o mesmo, um produto que você acabou de pesquisar em seu aplicativo amazon, anúncio do mesmo será exibido em outros aplicativos como o IRCTC.
9. Detecção de Fraude
Um modelo de aprendizado profundo usa várias fontes de dados para sinalizar uma decisão como uma fraude em tempo real. Com modelos de aprendizado profundo, também é possível descobrir qual produto e quais mercados são mais suscetíveis à fraude e fornecer ou prestar cuidados extras nesses casos.
10. Previsão de terremotos
O sismólogo tenta prever o terremoto, mas é muito complexo para antecipá-lo. Uma previsão errada custa muito para as pessoas e para o governo. Em um terremoto, existem dois tipos de ondas onda p (viaja rápido, mas o dano é menor), onda s (viaja lenta, mas o dano é alto). É difícil tomar decisões dias antes, mas por técnicas de aprendizado profundo, podemos prever o resultado de cada onda da experiência anterior, pode levar horas antes, mas é rápido, portanto, podemos fazer ajustes.
Conclusão- Aplicação da Aprendizagem Profunda
O aprendizado profundo está facilitando muitas tarefas difíceis para nós. As aplicações do deep learning variam nos diferentes setores industriais e são revolucionárias em algumas áreas, como assistência médica (descoberta de drogas / detecção de câncer etc.), indústrias automobilísticas (sistema de direção autônoma), setor de anúncios (anúncios personalizados estão mudando as tendências do mercado). Discutimos as principais aplicações do aprendizado profundo, mas ainda existem muitas outras aplicações em que algumas são trabalhadas e outras virão no futuro.
Artigos recomendados
Este foi um guia para a Aplicação do Deep Learning. Aqui também discutimos a introdução e as 10 principais aplicações do Deep Learning. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Estruturas de aprendizado de máquina
- O que é aprendizagem profunda
- Algoritmos de Aprendizagem Profunda
- Técnica de aprendizagem profunda
- Exemplos de consulta sobre a criação de visualizações no Oracle
- Hierarquia no Tableau | Como criar?
- Guia de técnicas de aprendizado de máquina